Новости

Train Where the Quantized Model Goes: On-Policy Distillation for Low-Bit Reasoning

arXiv cs.AI · Опубликовано 22 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Researchers introduced on-policy distillation to fix reasoning failures in heavily quantized language models, improving math and code performance from 35% to 70% retention.
Почему это важно: Engineers deploying sub-3-bit quantized models for inference need this when reasoning tasks degrade into repetitive loops and incomplete solutions.
На что обратить внимание: The method requires a frozen full-precision teacher model during training, adding computational overhead; gains are specific to reasoning tasks, not general QA.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

arXiv cs.AI · Опубликовано 22 сентября 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Researchers introduced on-policy distillation to fix reasoning failures in heavily quantized language models, improving math and code performance from 35% to 70% retention.
Почему это важно: Engineers deploying sub-3-bit quantized models for inference need this when reasoning tasks degrade into repetitive loops and incomplete solutions.
На что обратить внимание: The method requires a frozen full-precision teacher model during training, adding computational overhead; gains are specific to reasoning tasks, not general QA.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.